İlaç - İlaç Etkileşimi Tahmini için Konvolüsyonel Sinir Ağı Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım

Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi Pub Date : 2023-04-25 DOI:10.19113/sdufenbed.1182333

R. Doğan, Hülya Doğan, Feride Sena Sezen

{"title":"İlaç - İlaç Etkileşimi Tahmini için Konvolüsyonel Sinir Ağı Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım","authors":"R. Doğan, Hülya Doğan, Feride Sena Sezen","doi":"10.19113/sdufenbed.1182333","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Aynı anda birden fazla ilaç kullanımında özellikle son yıllarda büyük artış görülmektedir. Bu durum ilaçlar arası reaksiyon olarak tanımlanan ilaç – ilaç etkileşimlerine yol açabilmektedir. Hastalarda oluşabilecek olumsuz durumların engellenmesi için ilaçlar arasındaki etkileşimlerin tahmin edilmesi gerekmektedir. İlaç – ilaç etkileşimlerinin tahmini genelde deneyler ile gerçekleştirmekte ve yoğun iş yükü gerektirmektedir. Klinisyenlerin daha doğru kararlar alması ve uygun tedavi programları oluşturması için literatürde otomatik ilaç – ilaç etkileşimi tahmini gerçekleştiren yaklaşımlar sıklıkla gerçekleştirilmiştir. Literatürde ilaç – ilaç etkileşimi tahmini için birçok çalışma geliştirilmesine rağmen, bu alanda hala belirgin kısıtlamalar mevcuttur. İlaç – ilaç etkileşimi tahmini alanında karşılaşılan kısıtlamaları minimize etmek amacıyla bu çalışmada ilaçların yapısal özellikleri kullanılarak literatürdeki çalışmalardan daha gelişmiş konvolüsyon sinir ağı modeli önerilmektedir. Önerilen yaklaşım, özellik çıkarma ve konvolüsyon sinir ağı modelinin tasarımı olmak üzere iki ana aşamada gerçekleştirilmektedir. Çalışmada kullanılan performans değerlendirme prosedürleri açısından, önerilen yaklaşımın başarısının ilaç – ilaç etkileşimi tahmini için tatmin edici olduğu açıkça görülmektedir.","PeriodicalId":30858,"journal":{"name":"Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.19113/sdufenbed.1182333","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Aynı anda birden fazla ilaç kullanımında özellikle son yıllarda büyük artış görülmektedir. Bu durum ilaçlar arası reaksiyon olarak tanımlanan ilaç – ilaç etkileşimlerine yol açabilmektedir. Hastalarda oluşabilecek olumsuz durumların engellenmesi için ilaçlar arasındaki etkileşimlerin tahmin edilmesi gerekmektedir. İlaç – ilaç etkileşimlerinin tahmini genelde deneyler ile gerçekleştirmekte ve yoğun iş yükü gerektirmektedir. Klinisyenlerin daha doğru kararlar alması ve uygun tedavi programları oluşturması için literatürde otomatik ilaç – ilaç etkileşimi tahmini gerçekleştiren yaklaşımlar sıklıkla gerçekleştirilmiştir. Literatürde ilaç – ilaç etkileşimi tahmini için birçok çalışma geliştirilmesine rağmen, bu alanda hala belirgin kısıtlamalar mevcuttur. İlaç – ilaç etkileşimi tahmini alanında karşılaşılan kısıtlamaları minimize etmek amacıyla bu çalışmada ilaçların yapısal özellikleri kullanılarak literatürdeki çalışmalardan daha gelişmiş konvolüsyon sinir ağı modeli önerilmektedir. Önerilen yaklaşım, özellik çıkarma ve konvolüsyon sinir ağı modelinin tasarımı olmak üzere iki ana aşamada gerçekleştirilmektedir. Çalışmada kullanılan performans değerlendirme prosedürleri açısından, önerilen yaklaşımın başarısının ilaç – ilaç etkileşimi tahmini için tatmin edici olduğu açıkça görülmektedir.

查看原文本刊更多论文

Medium-一种基于传统神经网络项目的新的介质交互软件

与此同时，许多药物在过去几年中特别增加。这是一个很好的例子。应估计药物之间的作用，以防止患者出现不良事件。药物通常被要求进行实验，并对药物相互作用进行沉重的负担。为了让临床医生做出更好的决定和正确的治疗方案，文献中经常使用自动药物——预测药物相互作用。在立陶宛，尽管已经开展了许多预测药物相互作用的研究，但这一领域仍有一定的局限性。在这项研究中，利用药物的结构特性，提供了一种更先进的卷积网络模型，以减少药物相互作用在预测领域的局限性。所提出的方法、属性去除和神经网络模型的设计将分两个主要步骤进行。鉴于工作中使用的性能评估程序，所提出的方法在预测药物相互作用方面的成功显然是令人满意的。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

10 weeks